计量学报

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国内刊号:11-1864/TB

国际刊号:1000-1158

计量学报杂志2020年第12期:基于粒子群优化极限学习机及电容层析成像的两相流流型及其参数预测

发布日期:

作者:张立峰,朱炎峰

单位:华北电力大学 自动化系, 河北 保定 071003

关键词:计量学; 油-气两相流; 流型辨识; 粒子群; 极限学习机; 电容层析成像; 参数预测

提出了一种基于粒子群优化极限学习机及电容层析成像的两相流流型辨识及其参数预测方法。首先,通过粒子群优化极限学习机的连接权值,并使用粒子群优化极限学习机算法对4种典型的油-气两相流流型进行辨识;其次,使用粒子群优化极限学习机算法对流型的参数进行预测;最后进行了仿真实验,结果表明,与极限学习机算法相比,粒子群优化极限学习机算法所需隐层节点数更少,流型辨识率更高,其正确辨识率达100%,对4种流型参数预测的最大相对误差为5.24%。

来源:2020年第12期

《计量学报》期刊编辑部

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